分子シミュレーション開発企業Azulene Labsは、試行錯誤による化学的発見を予測的な計算工学に置き換えることを目的とした、物理学に基づくAI基盤モデルの開発を加速するため、340万ドルのプレシード資金調達を完了しました。量子技術に特化したベンチャーキャピタル企業Ground State Ventures（8,800万ドルのファンド）がリードし、オーバーサブスクライブとなった今回のラウンドには、初期投資家であるEntrada Venturesとエンジェル投資家も参加しています。
カリフォルニア州バークレーに本社を置くAzulene Labsは、CEOのDr. Nicolas Sawayaによって設立されました。同氏はハーバード大学で化学物理学の博士号を取得し、以前はIntel Labsで化学向け量子アルゴリズムの開発を主導していました。同社は計算生化学における根本的な限界に対処しています。従来のコンピュータモデルは、リガンドとタンパク質の結合親和性予測において、日常的に100倍以上の誤差を生じる一方、現代の制約のないAI生成モデルは、物理的に不可能な分子構造を頻繁に出力します。Azulene Labsは、量子力学的なトレーニングデータに直接機械学習アーキテクチャを学習させ、モデルを基礎となる物理法則に制約することで、シミュレーションスタックを再構築します。
| [ Azulene Labs プレシード資金調達・技術マトリックス ] | ||
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| 企業・評価額 | 投資家シンジケート | 中核プラットフォーム・性能指標 |
| • Azulene Labs（カリフォルニア州バークレー）• 資金調達: 340万ドル プレシード• 経営陣: Dr. Nicolas Sawaya（CEO） | • リード: Ground State Ventures• 参加: Entrada Ventures & エンジェル投資家 | • 効率性: 競合他社比 約100倍の計算効率• コスト優位性: 200倍以上のコスト効率の高いトレーニングデータ生成• 基礎物理学: 量子力学的トレーニングデータ |
同プラットフォームは、競合するシミュレーションツールと比較して約100倍の計算効率を実現し、トレーニングデータ生成コストを200倍以上削減します。分子設計にエンジニアリングレベルの予測精度をもたらすことで、Azulene Labsは、バイオ医薬品（例：これまで薬剤標的化が困難だったタンパク質の標的化、新規抗生物質）、農業、エネルギー貯蔵、産業用化学溶媒、生分解性プラスチックなど、高価値のアプリケーションを対象としています。チームには、Caltech、ハーバード大学、UCバークレー、コロンビア大学、MIPT出身の創設メンバーが含まれています。
公式の資金調達リリースはAzulene Labsニュースルームこちらで、投資家のコメントはGround State Venturesこちらでご確認ください。
2026年9月25日
